1美元Token撬动4800美元收益！AI挑战百万美元级基准，最赚钱的Agent出现了

如果有价值 $100 万美金的顶级专家任务，AI 能完成其中多少？

答案是 48 万美金，而只需要 100 美元的 Token 费用。

这个数字怎么来的？Humanlaya Data Lab 联合北京通用人工智能研究院（BIGAI）、xbench、M-A-P，招募来自 Morgan Stanley、世达（Skadden）、协和医院、中国电网、清华大学等顶级机构或学府的 100+ 位资深专家，耗时 2000+ 小时，构建了等价于人类专家工作价值百万美元级评测基准 —— $OneMillion-Bench。

作为该基准的主导构建机构，Humanlaya 是一家成立于 2025 年的 AI 数据实验室，通过定义真实、高经济价值的可验证任务，推动大模型能力边界的拓展与经济价值的落地。相关论文、代码与数据已经公开，链接如下：

• 论文链接：https://github.com/humanlaya/OneMillion-Bench/blob/main/tech_report.pdf
• GitHub：https://github.com/humanlaya/OneMillion-Bench
• Hugging Face：https://huggingface.co/datasets/humanlaya-data-lab/OneMillion-Bench
• 官网地址：www.humanlaya.com

随着 OpenClaw 的爆火，人们越来越关注 AI Agent 能够实际替人类完成的任务。$OneMillion-Bench 的核心想法很直白：用 “人类专家的时间与成本” 给任务定价，再用 “是否满足专家要求” 衡量模型交付质量 —— 如果把 AI 当成 “数字白领专家”，总价值 100 万美金的任务，模型到底能赚多少钱？

$OneMillion-Bench模型表现和其获取的经济价值

01｜“Agent 能挣钱” 成为日常，但行业更缺一把尺：可交付、可复核、可控

从 2025 Agent 元年开始，AI 逐渐从 “答题机” 推进到 “数字员工”，但业界现有评测集往往缺乏对实际经济价值的衡量，区分度不足、难以自动化且仅有英文语境。

因此，$OneMillion-Bench 构建了一套兼备高经济价值 × 高区分度 × 可自动评测的基准，它包含 400 道高难题目（200 个英文题 + 200 个中文题），覆盖金融、法律、医疗、自然科学与工业五大领域的 92 个三级领域，与常见的考试题不同，每道题都是真实行业场景下的开放专家任务，采用 Rubrics + LLM as Judge 评测。

该基准要求模型给出可落地的实操方案与判断链路，在这些开放问题上，不仅回答 “是什么”，更要说明 “怎么做、按什么顺序做、为什么这么做”。

$OneMillion-Bench 5 个领域，37 个二级和 92 个三级细分类别

之所以是 $OneMillion，是因为这些任务真的很 “贵”。

不同于传统只评估模型准确率的榜单，我们用 “钱” 来标价每一道题的现实劳动价值 —— 任务经济价值 = 资深专家完成该任务的耗时 × 专家时薪。时薪锚定官方或行业权威数据，如中国部分城市人社局、美国劳动统计局，任务的耗时来自多个领域专家的共同评估。

据此，把所有任务的经济价值加和计算后，超过了 100 万美元。如果在现实世界里把这些工作交给资深专家团队完成，你需要支付的成本就是百万美元量级。这样一来，模型评测不再停留在分数上，而是更直观地回答：AI 现在到底能稳定交付多少 “可兑现价值”，以及距离真正上岗还差什么。

$OneMillion-Bench 经济价值计算

02｜四大关键设计：多样化真实场景 + 高价值任务 + 非对称负分机制 + 高质量与一致性

（1）经济价值出发，构建高真实性、高含金量专家任务

我们在评测中引入用货币度量的 “经济价值”，核心是衡量模型在真实世界中能创造多少可交付的经济价值。开放式问题很难用单一标准答案衡量，我们邀请一线资深专家将真实工作流拆解为细颗粒度考点：每道题设计 15–35 个考点，累计 7000+ 考点。题目覆盖 5–15 年经验从业者在真实场景中常见的典型任务，专家来自各类头部机构，不只考知识点，更考验特定场景下的专家级决策能力。

（2）引入 “负分项”，防止 Reward Hacking

在开放式任务里，模型最容易走向 “越说越多、看起来越专业”，蒙到考点就得分。为了避免虚高，我们加入行文逻辑和结构、扣分项考点。模型如果只是堆砌内容，没有合理的逻辑展开，无法 “撞到” 高分。在考点分值设置上，我们采取 +10 ~ -20 的非对称考点分值：正向能力给分更克制，明确或致命错误惩罚更重。这套结构的效果更接近真实使用体感 —— 做对不一定加分很多，但做错往往会带来更大代价。

（3）覆盖 92 个三级分类，含 CN + Global 两大子集单独区分中国大陆题目，场景足够真实、丰富

我们将任务细化到覆盖 92 个三级分类的真实岗位工作流；CN 是中文题目，Global 是英文题目，收集本地化、真实的题目，尽量还原真实的法规、流程与业务语境，从而更精准刻画不同模型在特定地域业务场景中的能力差异。

（4）一套 “像生产线” 的专家 Pipeline：让高难 Rubrics 题可规模化、可质控

为了确保数据场景真实、考点合理，团队在专家招募、选拔与培训上投入大量成本，专家平均整体通过率低于 5%，题目最终质检通过率 38.1%。数据生产采用 3-4 名专家协作的 Pipeline，包含对抗性评审与仲裁机制。在难度控制上，我们采取双向截断策略，剔除过易样本，对于过难样本二次复审，确保数据质量。

题目示例

03 | 成绩单解读：SOTA 的分数已经合格，但距离交付仍有距离

目前最强模型通过率超过 40%，在 100 万美元的任务上，大约可以产出 50 万美元，而完成任务的 API 成本也就 100 美元左右！AI 不但已经能 “干活”，而且在极高难度、极高单价的专业任务里，已经能交付相当可观的美元级别的价值。

模型的平均通过率、平均分和可以产生的总经济价值

Insight 1：成绩已经合格，但离 “可托付” 还很远

如果只看平均分，头部模型已经进入了合格区间（60%+），第二梯队也普遍在 50% 以上，说明 AI 在专业任务上确实能覆盖不少关键点。但在真实工作里，平均分其实不够用，未达到一定质量需要返工。因此，我们引入了更贴近落地的指标 —— 通过率（Pass Rate）：单题得分达到 70% 及以上，本题才算 “通过”。

基于这个定义，本榜单的 Economic Value（经济价值）也不是按平均分线性折算，而是严格按 “可交付” 口径计算，只有通过的任务才计入 “能赚到的钱”。平均分像 “考试成绩”，而通过率才是 “上岗证”。

而从通过率的视角来看，即使是排名第一的 Claude Opus 4.6 Web Search，也骤降到43.5%，即只有不到 45% 的任务可以通过验收，第二梯队多在 25~30% 区间徘徊。换句话说，平均分看起来 “能用”，但能在一半以上任务里稳定达到可交付标准的模型，目前还不存在。

目前，AI 已经能稳定交付一部分题目、并且能赚到很可观的价值，但榜单也清楚告诉我们另一半真相：距离可交付的专业任务仍有相当一段路程。

Insight 2：Web Search 是一把双刃剑

Web Search 工具调用通常能显著补齐事实，尤其在经济金融领域的时效性问题，同样适用于医疗、工业、法律中不断迭代和演进的规范和约束。

但它也会引入噪声与 “看似权威的错误来源”，从而出现波动甚至回退。下一阶段竞争不只是 “有没有搜索”，而是 “会不会搜索” 以及搜索工具的效果如何：会不会选源、会不会交叉验证、会不会把证据链写进推理、会不会在噪声下保持一致性。

Insight 3：复杂推理仍是通用瓶颈，方向正确但缺乏可执行的细节

模型擅长写一段看起来连贯的解释，但一旦任务需要深层理解、多步演绎、或在巨大可能空间里探索，就仍会出现深度不足与准确性波动。典型例子包括软件工程、机器学习相关任务中的探索式问题。这类任务必须先建立结构，再做推导，再做反证，再回溯修正。模型往往会在中途跳步，或者用看似合理的叙述替代真正的推理。

此外，模型容易给出方向正确但是缺乏可执行细节的回复。比如在医疗场景下，需要的是可执行的临床要素，但模型容易泛泛而谈，遗漏关键点。自然科学任务里存在类似的对实验条件的预期不足、对约束不够细、机制链条理解浅。这种失败在真实落地里杀伤力很大，因为它看起来 “很对”，但没有可实践的信息量。

05｜One Step Further —— 将把模型推进到 “可交付” 的那一步

如果站在 2024 年的视角，会觉得 AI 还是一个 “大玩具”。但站在 2026 年、OpenClaw 把 Agent 推到大众面前之后，我们看到的是另一件事：AI 已经能交付 50 万美元级别的专业价值；接下来竞争的关键，是继续提升这份价值，并且将这份价值变得更稳定、更可复核、更可控，使智能的边际提升能直接转化为生产力和收入。

$OneMillion-Bench 的意义不在于 “再做一个排行榜”，而是把 “数字员工” 的能力边界量化出来：你今天和未来可以放心把哪些工作交给它？

更多参考链接：

Humanlaya：https://lab.humanlaya.com/

BIGAI：https://www.bigai.ai

xbench：https://xbench.org

M-A-P：https://huggingface.co/m-a-p

文章来自于“机器之心”，作者 “机器之心编辑部”。